「一つのモデルが市場に勝つのではなく、複数のモデルが協力を学ぶことです。」

Allora @AlloraNetwork はランキングの順位を争っていない。想像できないほど控えめで、まるでクラスで成績が良いのに静かな学生のようだ。
Allora @AlloraNetwork が行っていることは、より基盤的なもので、分散されたモデルを組織し、データを調整するようにスマートを調整します。
これはまた、信じられないほど控えめなプロジェクトであり、ホワイトペーパーに書かれた夢想ではなく、実際に稼働しているネットワークです。

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一群のモデル、異なる役割を持ち、一緒に判断を下す

それでは、@AlloraNetwork はモデルがどのように協力するかにもっと関心があります。
データを調整するようにスマートを調整し、分散されたモデルを調整されたネットワークに組織します。
このシステムは、ホワイトペーパーにある「従来の規則」に従った計画ではなく、「実際に実現された」ネットワークアーキテクチャを走らせています。

つまり、@AlloraNetworkはモデルのトレーニングを担当しておらず、異なるモデルが相互に連携できるようにし、それぞれのモデルの長所を活用することに重点を置いています。
あなたが質問をすると、それがすぐに答えを返すのではなく、まず一群のモデルを集めて相談し、「小グループ会議」を開き、誰がこの種の問題により精通しているかを確認し、その後、共同で結果を決定します。
このメカニズムを表現する言葉すら見つけられませんでしたが、資料から「コンテンツ優先メカニズム」という言葉を見つけました。これは学術的な用語のように聞こえますが、実際には実際の取引で成果を上げており、かなりの独立したモデルの判断よりも安定しています。

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3ヶ月で67%の年率を達成、なぜこんなにすごいのか。

Allora @AlloraNetwork が駆動するAIインテリジェントエージェントPaulyは、Polymarket @Polymarketで実際の賭けに参加しました。これは、かつてPolymarket @Polymarketで最も人気のあった賭けプロジェクト「アメリカの選挙」にも関係しています。Allora @AlloraNetworkにとって、これらの決定は直感や思いつきによるものではなく、モデルマトリックスに依存しており、市場が激しく変動する際にリアルタイムで判断を修正し、事実に近い中立的な選択を行います。

最終的3ヶ月の収益は13.79％で、年率換算では67.65％です。この結果は、ある特別なモデルによるものではなく、全体の調整されたネットワークが繰り返し磨き上げた結論によるものです。

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データのコンセンサスの後、スマートコンセンサスがテーブルに上がる

Allora @AlloraNetwork チームには、かつて Chainlink に携わった多くのメンバーがいます。
@chainlink の人々。彼らはデータの集約から、今ではスマートの集約へと進んでいます。
考えは非常に直接的です：それぞれが中心になるよりも、モデルの集団が「インテリジェントコンセンサスグループ」を形成し、AIエージェントにより堅実で文脈に強い判断のサポートを提供する方が良いでしょう。

テストネットではすでに6.92億回の推論が実行され、28万のモデルが動員され、55のテーマをカバーしています。これらのデータは、Alloraが宣伝しているポイントではなく、実際にそれらをテーブルに持ってくる自信です。

メインネットがローンチされた後にトークンがリリースされ、全体のスマートマーケットの連動が本当に始まる。

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Allora @AlloraNetwork は AI を加速させるのではなく、他の人の話を聞く前に黙ることを学ばせました。

それはモデルの立場を選ばず、誰が速く走るかも気にせず、誰が正しいことを言うかだけを認める。
最も賢い判断は、決して1つのモデルから直接得られるものではなく、一群のモデルによって「磨かれ」たものである。
Alloraは、その調整の場であり、未来のすべての信頼できるAIの基盤となるリズムです。